Contextual risk factors impacting the colonization and development of the intestinal microbiota: Implications for children in low‐ and middle‐income countries
Notice bibliographique
Résumé
Early adversities, such as poverty, maternal stress, and malnutrition, can affect the structure and functioning of the developing brain with implications for biological systems such as the intestinal microbiota. To date, most studies examining the impact of these risk factors on the development and functioning of the intestinal microbiota have primarily been conducted in high-income countries. However, arguably, children in low- and middle-income countries may be at increased risk given cumulative biological and psychosocial adversities during their development. Accumulating evidence in low- and middle-income countries has linked dysbiosis of the intestinal microbiota to child health outcomes such as stunting, malnutrition, and diarrheal diseases characterized by reduced microbial diversity and elevated pathogenic bacteria, which has implications for psychosocial outcomes. This review summarizes empirical findings that highlight the association between risk factors prevalent in low- and middle-income countries and the intestinal microbiota of children. Additionally, we briefly survey the current evidence regarding the effect of nutritional interventions on the microbial composition of children in low- and middle-income countries. We conclude that these empirical studies have the capacity to inform future research investigating the influence of preventive interventions on biological systems by targeting the predominant risk factors faced by children in low- and middle-income countries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».